AI и спътници помагат на работниците да реагират на щети от земетресение в Мианмар
Точно след изгрев в събота, сателит сложи камерата си на дълги дистанции в град Мандалай в Мианмар, близо до епицентъра на петък от земетресението в петък 7,7, което може да опустоши задачата на югоизточната част на земетресението на югоизточната част на земетресението на югоизточната част на земетресението на югоизточната част на югоизточната част на земетресението на югоизточната част на югоизточната част на земетресението в югоизточната част на югоизточната част на югоизточната азиатска степен на югоизточната част на югоизточната част на земетреса на югоизточната част на югоизточната част на югоизточната част на югоизточната азиатска грапава. Организациите за помощ за помощ бързо преценят какъв брой здания са се сринали или са били мощно развалени и където помощниците са най -необходими.
В началото методът на високотехнологичното компютърно виждане не работеше.
„ Най-голямото предизвикателство в този съответен случай бяха облаците “, съобщи основният академик по данни на Microsoft, Хуан Лависта Ферис. „ Няма метод да се види посредством облаци с тази технология. “
Облаците в последна сметка се реалокираха и бяха нужни още няколко часа за различен спътник от основаната в Сан Франциско Planet Labs, с цел да снима въздушните фотоси и да ги изпрати във филантропската AI на Microsoft за добра лаборатория. Дотогава към този момент беше към 11 ч. Петък в централата на Microsoft в Редмънд, Вашингтон. Група служащи в Microsoft бяха подготвени и чакаха данните.
AI за Good Lab е направил този тип оценка на вредите, подпомагани от AI, проследявайки наводнението, което опустоши Либия през 2023 година или тазгодишните пожари в Лос Анджелис. Но вместо да разчитат на общоприет модел на компютърно зрение на AI, който може да започва всевъзможни образни данни, те трябваше да основат персонализирана версия, характерна за Mandalay.
„ Земята е прекомерно друга, естествените бедствия са прекомерно разнообразни и изображенията, които получаваме от спътниците, са прекомерно разнообразни, с цел да работят във всяка обстановка “, сподели Лависта Ферис. Например, сподели той, до момента в който пожарите се популяризират по много предсказуеми способи, „ земетресение допира целия град “ и може да бъде по -трудно да се знае в непосредствена непосредственост, когато е нужна помощ.
След като AI анализът завърши, той сподели 515 здания в Мандалай с 80% до 100% вреди и още 1524 с сред 20% и 80% вреди. Това сподели необятно публикуваната тежест на бедствието, само че, също толкоз значимо, оказва помощ да се дефинират съответни места на вредите.
„ Това е сериозна информация за екипите на място “, сподели Лависта Ферес.
Microsoft предизвести, че „ би трябвало да служи като авансово управление и ще изисква инспекция на земята за цялостно схващане. “ Но в това време софтуерната компания показа разбора с групи за помощ като Червения кръст.
